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机器学习深度学习宽度学习的简单介绍

接下来为大家讲解机器学习深度学习宽度学习，以及涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

1、而机器学习是深度学习的基础，这两个知识体系都是服务于人工智能的。通常我们用机器算法来解析数据，学习数据，并从中做出理智的判定。根本上讲，深度学习用于创建可自我学习和可理智判定的人工“神经网络”。

2、范畴不同，兴趣时间亦不同。搜索一下就知道，人工智能兴起于上世纪50年代；机器学习是人工智能的子集，兴起于上世纪80年代；深度学习是机器学习的子集，兴起于2010年左右。

（图片来源网络，侵删）

3、这三个概念比较抽象，现在来用通俗的方式解释一下。通过一个经典的例子来解释人工智能、机器学习和深度学习之间的区别：比较苹果和橙子。人工智能从广义上讲，人工智能描述一种机器与周围世界交互的各种方式。

4、简单来说，机器学习就是使用算法分析数据，从中学习并做出推断或预测。因此与传统的使用特定指令集手写软件例程，实现特定任务的做法不同，我们使用大量数据和算法来“训练”机器，由此来学习如何完成任务。

5、常见的聚类算法有K-means、高斯混合模型和LDA。深度学习是机器学习的一个分支，说白了就是深层神经网络（DNN），计算机视觉中常用的深度学习模型是卷积神经网络（CNN），自然语言处理中常用的神经网络是RNN和LSTM。

（图片来源网络，侵删）

6、人工智能（Artificial Intelligence）是让计算机这台机器能够象人一样思考，而机器学习（Machine Learning）是人工智能的分支，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，使之不断改善自身的性能。

1、监督学习（有导师学习）：输入数据中有导师信号，以概率函数、代数函数或人工神经网络为基函数模型，***用迭代计算方法，学习结果为函数。

2、机器学习中常用的方法有：（1）归纳学习符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习（发现学习）：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。

3、按照学习方式不同，机器学习分为监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习、主动学习。监督学习监督学习是从x，y这样的示例对中学习统计规律，然后对于新的X，给出对应的y。

4、集成学习（Ensemble Learning）：通过组合多个基本模型的预测结果，以获得更好的整体预测能力。常见的集成学习方法包括随机森林、梯度提升树等。

1、人工智能的分类中，大致分为是十三大类，包括机器学习应用、计算机视觉、深度学习通用、然语言处理等等。目前技术最为成熟的是语音识别和***内容，围绕深度学习的公司则最多。

2、人工智能技术（Artificial Intelligence，简称AI）是指利用计算机技术和数学算法模拟、延伸和扩展人类智能的技术。近年来，人工智能技术发展迅速，已经在各个领域得到广泛应用。

3、人工智能的经济学分类涵盖了经济学、金融学、投资学、营销学等多个领域，其应用范围和前景十分广阔。

4、人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示.自动推理和搜索方法.机器学习和知识获取.知识处理系统.自然语言理解.计算机视觉.智能机器人.自动程序设计等方面。

5、人工智能技术包括哪些？工智能计算机科支企图解智能实质并产种新能类智能相似式做反应智能机器该领域研究包括机器、语言识别、图像识别、自语言处理专家系统等。

6、工智能计算机科支企图解智能实质并产种新能类智能相似式做反应智能机器该领域研究包括机器、语言识别、图像识别、自语言处理专家系统等。人工智能（Artificial_Intelligence），英文缩写为AI。

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